中文摘要：

在网络控制系统的研究中,对网络状态的定量与定性的科学理解，已经成为一个极其重要的挑战性课题。现有的对网络状态建模的理论结果，存在大量的不合实际的假设条件,使结果很难应用到实际情况中。网络状态表征网络各点的负荷状况，虽然不能直接定义，但可以通过一些QoS(Quality of Service)指标，如网络诱导时延和丢包率等这些可观测的变量，来反映。本项目旨在综合利用网络QoS指标建立网络控制系统的隐马尔可夫模型。在此模型基础上，相应地对模型的有效性进行评估，并考虑稳定性控制、估计、滤波及容错控制问题。结合网络特征，对网络环境下的HMM模型进行优化与训练，使其更加能符合工业应用环境。此外，研究有效的算法以及引入综合系统的概念来取代MIMO 网络控制系统中不合实际的假设条件。进一步搭建实验平台对基于隐马尔可夫模型的MIMO网络控制系统的控制器设计进行有效性分析。

结论摘要：

本项目综合利用可测的网络QoS指标特性，包括网络时延和丢包信息，建立了针对网络控制系统的隐马尔可夫模型，实现了对网络控制系统不确定特性的准确描述．针对不同负荷条件下， 网络状态表现的出不同特性，充分利用实验观察数据 ，使观察数据能充分反映出网络动态特性，提高了模型对不同网络负荷的鲁棒性。在转移概率不完全可知及通讯受限的情况下， 利用所建模型进行时延和丢包的预测， 实现了对时延及丢包等网络现象的补偿。在此基础上，结合利用建模型成的隐马尔可夫模型，对网络控制系统进行了稳定性分析与控制、估计、滤波及容错控制等一些列研究，完善现有的相关理论，使其更加能符合工业应用环境．